上個月《紐約時報》控告了 OpenAI、Microsoft 擅自使用其網站內容訓練 AI 模型，最近他們決定組建自己的 AI 團隊，探索新聞使用 AI 的可能性。

這個團隊將專注在開發生成式 AI 和其他機器學習技術的應用，幫助報導和改善《紐約時報》的呈現方式。

最近許多新聞機構都已經開始探索如何將 AI 導入新聞製作。Politico 和Business Insider 的出版商 Axel Springer 與美聯社也都已經開始與 OpenAI 合作。

線上才藝學習平台 Studio 最近推出了 AI 線上音樂學校，透過 OpenAI 的GPT-4 AI 教練根據個人興趣、具體目標、學習風格和經驗，每個月提供客製化的課程。

除了 GPT-4，這個 AI 教練還整合了專門的框架，幫助克服 GPT-4 在教學設計上的一些固有缺陷，例如：長期計劃、控制學習進度…等。

未來 Studio 也會推出更多其他領域的 AI 線上學校，例如：寫作、電影製作和設計。

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數位產品分享平台 Product Hunt 最近公佈了 2023 年度產品金貓獎 Golden Kitty Award，其中 GPT-4 成為了 2023 年度最佳產品。

Golden Kitty Award 每年也會選出不同類別中最好的產品。

這禮拜 Meta 正式推出了 Code Llama 70B 模型，先前介紹過的 Prompt Engineering Guide 網站，也很快發布了一份最新的 Code Llama Prompt 指南。

這份指南中的範例都是使用 Code Llama 70B Instruct，這是微調過後的 Code Llama 模型，也是目前最好的開源程式生成模型之一。

內容包含如何有效使用 Code Llama 70B Instruct，來完成各種程式相關任務，包含：Debugging、Unit Tests、Text-to-SQL Generation。

Unit Tests（單元測試）是指對軟體中最小可測試部分（通常是方法或函數）進行檢查和驗證的過程，以確保它們按預期工作。單元測試的目的是隔離程式碼以確定個別部分是否正確。它是一種自動化測試，通常由開發者自己編寫和執行，以確保他們的程式碼更改沒有破壞原有功能。

最近華頓商學院發表了一篇論文，深入探討運用 AI 來提升「創意」的效率和品質，其中一位作者就是 🔍 INSIGHT 時常介紹到的 Ethan Mollick。

雖然很多研究都表明 AI 生成的新點子平均品質非常高，但也有研究指出，AI 在進行腦力激盪時，無法有效產生足夠多元化的想法。

因此他們研究了如何增加 AI 生成新點子的多樣性。透過使用 GPT-4，分析了「不同的 Prompt 方法」對「點子相似度」、「獨特點子數量」及「點子生成速度」的影響。

Ethan Mollick 大約一年前做了一個實驗，看看使用當時新推出的 Microsoft Bing 和 ChatGPT 推廣產品上市需要花多久時間。

結果他在 30 分鐘內，就完成了 EDM 初稿、社群媒體貼文，甚至一個銷售頁面跟影片。

作者發現雖然已經過了快一年，AI 工具甚至更加進步了，但還是有很多人沒有嘗試使用過 AI，所以他這次又做了一個更極端的實驗，讓大家了解 AI 的影響力有多大。

他只在 59 秒內，就利用 AI 完成了 5 項任務：推出了一個產品、撰寫了一份市場研究報告、創作出一份廚房設計、製作出一份完整的簡報、撰寫了一份教學大綱。

如果你對 AI 的印象還停留在幾個月前，那你可能會很驚訝，雖然 AI 還是會存在錯誤和幻覺，但已經越來越少，輸出品質也有了巨大的提升。